段宗濤，程 豪，康 軍

（長安大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 西安 710064）

基于數(shù)據(jù)融合的多傳感器實(shí)時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

段宗濤，程 豪，康 軍

（長安大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 西安 710064）

針對采用多傳感器進(jìn)行環(huán)境基本參數(shù)（如溫度、濕度等）實(shí)時采集的實(shí)際應(yīng)用中信息不完備的問題，采用基于采集數(shù)據(jù)間相互支持度的數(shù)據(jù)融合方法，提高數(shù)據(jù)采集的精度，改善因傳感器自身的精度及環(huán)境噪聲等因素引起的誤差，并且可以根據(jù)新加入傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量自適應(yīng)的進(jìn)行融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該系統(tǒng)的有效性。

數(shù)據(jù)融合；多傳感器；實(shí)時數(shù)據(jù)處理；自適應(yīng)

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，智能監(jiān)測應(yīng)用日益普及，智能監(jiān)測常用的手段是使用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。因此，部署在智能監(jiān)測系統(tǒng)中的傳感器種類和數(shù)量都在大幅度增加，用戶對傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取的數(shù)據(jù)的要求也在日益提高。而對多傳感器獲取數(shù)據(jù)后的信息處理系統(tǒng)，采用傳統(tǒng)的、簡單的數(shù)據(jù)處理方法已達(dá)不到用戶的要求，如何綜合利用來自多傳感器的信息，獲得對被測對象一致性的可靠了解，以利于系統(tǒng)做出正確的響應(yīng)、決策和控制，是研究者所面臨的一個重要問題。多傳感器數(shù)據(jù)融合為解決這一問題提供了新的思路和方法，其應(yīng)用研究也越來越受到重視。本文以深聯(lián)科技公司的IOTNODE2530（集成溫、濕度傳感器）實(shí)驗(yàn)開發(fā)套件為硬件基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一個具有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)融合和融合結(jié)果實(shí)時顯示功能的系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)工作流程圖及工作原理

1)系統(tǒng)工作流程如圖1所示。

2)系統(tǒng)工作原理

首先，多個IOT-NODE2530終端節(jié)點(diǎn)通過協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)組成一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，通過串口線把協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)和上位機(jī)連接，串口讀寫數(shù)據(jù)程序把傳感器采集到的數(shù)據(jù)按字段存儲到mysql數(shù)據(jù)庫中。然后實(shí)時處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，并且可以根據(jù)當(dāng)前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點(diǎn)的數(shù)量自適應(yīng)的調(diào)整數(shù)據(jù)融合數(shù)組的維數(shù)，也就是說在當(dāng)前的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，可以靈活的添加或去除一個或者多個傳感器節(jié)點(diǎn)。這在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中比較方便，比如說某個節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)了故障無法工作了，系統(tǒng)仍然可以正常的運(yùn)行。當(dāng)確定了融合數(shù)據(jù)數(shù)組的維數(shù)，就可以通過基于采集數(shù)據(jù)間的相互支持度的數(shù)據(jù)融合方法求出融合結(jié)果，最后把融合結(jié)果實(shí)時的繪制成融合曲線。

2 系統(tǒng)硬件組成

系統(tǒng)硬件由處理節(jié)點(diǎn)、仿真器、傳感器、串口線組成，其具體功能和部件如下。

圖1 系統(tǒng)工作流程示意圖Fig. 1 Schematic diagram of system work flow

2.1 IOT-NODE2530節(jié)點(diǎn)

CC2530：增強(qiáng)型8051處理器+CC2520射頻前端；芯片內(nèi)存：256k FLASH、8k內(nèi)部SRAM；工作電壓：2.0 V～3.6 V；工作頻率：2.4 GHz；休眠電流＜10 mA；傳輸速率：250 bps；節(jié)電開關(guān)：1個電源選擇開關(guān)，1個5向按鍵，3個LED指示燈；供電方式：2節(jié)5號電池供電，USB供電，外界電源供電（+9V，內(nèi)負(fù)外正）；接口：1個RS232接口，10針JTAG插座，外擴(kuò)24針I(yè)/O口，1個兩節(jié)電池盒，1個SAM天線座。

2.2 仿真器

IOT-NODE2530支持CC Debugger仿真器調(diào)試。

仿真器接口：1個USB插座；1個JTAG口；3個LED指示燈；外界IO接口

2.3 傳感器

IOT-NODE2530節(jié)點(diǎn)上支持如下傳感器擴(kuò)展：

高精度溫濕度傳感器（標(biāo)配）、高精度光傳感器（標(biāo)配）、可擴(kuò)展其他傳感器。

圖2 節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)Fig. 2 Node network

2.4 CC2530節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)

圖2所示的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是基于Z-STACK協(xié)議棧來組網(wǎng)的，由多個IOT-NODE2530終端節(jié)點(diǎn)通過協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)組成一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。其中，終端節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)的區(qū)別僅僅是節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的程序不同。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

為了便于系統(tǒng)維護(hù)和功能擴(kuò)充，本系統(tǒng)采用了模塊化程序設(shè)計(jì)方法，系統(tǒng)各個模塊的具體功能都是通過子程序調(diào)用實(shí)現(xiàn)的。軟件設(shè)計(jì)采用了在VC++ 6.0[1]環(huán)境下編程。

3.1 數(shù)據(jù)采集及存儲

由于mysql[2]數(shù)據(jù)庫體積小、速度快、開源等特點(diǎn)，所以本系統(tǒng)采用的是mysql數(shù)據(jù)庫。本系統(tǒng)是在VC++中使用ADO[3]方式操作mysql數(shù)據(jù)庫。CC2530節(jié)點(diǎn)把傳感器監(jiān)測到得數(shù)據(jù)收集到協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)上，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)再通過RS232串口線把接收到的數(shù)據(jù)傳到上位機(jī)。 圖3是上位機(jī)從串口讀出的3組數(shù)據(jù)。

在mysql數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建date表，字段id表示編號，字段tem表示溫度，字段hum表示濕度，字段date表示數(shù)據(jù)存儲的時間（系統(tǒng)時間），device_id表示設(shè)備編號，各個字段具體如圖4所示。

圖4 date表結(jié)構(gòu)Fig. 4 Date table structure

對上位機(jī)在串口讀到的數(shù)據(jù)進(jìn)行字段截取然后存儲到數(shù)據(jù)庫，如圖5所示。

圖5 date表各字段存儲的數(shù)據(jù)Fig. 5 Date stored in the date table

3.2 數(shù)據(jù)融合技術(shù)

針對被研究對象某一時刻的物理特性，利用測量設(shè)備在一個周期內(nèi)得到n個測量值zi（i=1,2,…n），由于綜合考慮了傳輸誤差、計(jì)算誤差、環(huán)境誤差、噪聲誤差、人為干擾、傳感器自身的精度及被測對象自身性質(zhì)等因素，zi將不嚴(yán)格服從正態(tài)分布，所以基于數(shù)據(jù)為正態(tài)分布模型的一些數(shù)據(jù)處理方法（野值剔除和數(shù)據(jù)融合算法）將不可避免地增加數(shù)據(jù)庫里的系統(tǒng)誤差。這樣對測量數(shù)據(jù)的真?zhèn)纬潭戎荒苡蓴?shù)據(jù)x1，x2，…xn的自身來確定，即xi的真實(shí)性越高，則xi被其余的數(shù)據(jù)所支持的程度就越高。所謂xi被xj支持程度即從xj數(shù)據(jù)來看數(shù)據(jù)xi為真實(shí)數(shù)據(jù)的可能程度。針對數(shù)據(jù)間支持程度問題這里引入相對距離[4]的概念。定義測量數(shù)據(jù)間的相對距離為dij，其表達(dá)形式如下：

由dij的表達(dá)形式可知，dij越大則表明兩數(shù)據(jù)間的差別越大，即兩數(shù)據(jù)間的相互支持程度就越小。相對距離的定義形式完全建立在現(xiàn)有數(shù)據(jù)隱含信息的基礎(chǔ)上，降低了對于先驗(yàn)信息的要求。進(jìn)而可以定義一個支持度函數(shù)rij，rij本身應(yīng)滿足一下兩個條件：

1)rij應(yīng)與相對距離成反比關(guān)系；

2)rij∈(0, 1]使數(shù)據(jù)的處理能夠利用模糊集合理論中隸屬函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，避免數(shù)據(jù)之間相互支持程度的絕對化。

則支持度函數(shù)rij定義為：

其中max{dij}表示數(shù)據(jù)間相對距離中的最大值，很明顯數(shù)據(jù)間相對距離越大，則數(shù)據(jù)間的支持度將越小。從式（2）的定義形式可知，當(dāng)數(shù)據(jù)間的相對距離為最大值時，可以認(rèn)為兩數(shù)據(jù)已經(jīng)不再相互支持，則此時支持度函數(shù)的值為零；而數(shù)據(jù)間的相對距離越小，則數(shù)據(jù)間的相互支持度就越大，數(shù)據(jù)對自身的相對距離為零，則數(shù)據(jù)對自身的支持度為1.由于rij在dij∈[0, max{dij}]上取值從1至0依次遞減，所以滿足支持度函數(shù)應(yīng)具有的性質(zhì)。而且，這種滿足模糊性支持度函數(shù)rij的定義形式更符合實(shí)際問題的真實(shí)性，同時便于具體實(shí)施，使得融合的結(jié)果更加精確和穩(wěn)定。

對于數(shù)據(jù)融合問題，建立支持度矩陣R

應(yīng)綜合ri1,ri2, …rin的總體信息，則由概率源合并理論，即要求一組非負(fù)數(shù)v1,v2…vn使得

將上式改寫為矩陣的形式則

在本系統(tǒng)中，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，首先要把從mysql數(shù)據(jù)庫中讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，即實(shí)時判斷無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由幾個節(jié)點(diǎn)組成，由于設(shè)定的數(shù)據(jù)發(fā)送周期是10 s，所以可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的時間字段來區(qū)分，實(shí)時得到這個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有幾個節(jié)點(diǎn)，然后通過融合算法可以計(jì)算得到融合值。

數(shù)據(jù)融合算法程序由于要求矩陣的特征向量，本系統(tǒng)采用的是通過調(diào)用OpenCV函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。首先要在工程環(huán)境中配置好編譯環(huán)境，然后再頭文件中添加：#include ＜cv.h＞

下面的代碼是求特征值和特征向量的函數(shù)：

3.3 融合結(jié)果顯示

為配合實(shí)時采集數(shù)據(jù)的接收和處理，本系統(tǒng)也把融合的結(jié)果實(shí)時顯示出來。顯示結(jié)果如圖6所示。

圖6 融合結(jié)果實(shí)時顯示Fig. 6 Fusion results display in real time

圖中橫坐標(biāo)表示的是時間，其會隨著數(shù)據(jù)庫的更新實(shí)時更新，兩個相鄰的時間點(diǎn)間的間距是100 s（即10組融合數(shù)據(jù)），縱坐標(biāo)表示的是溫度值，圖中的紅線是實(shí)時繪制的融合曲線。

4 系統(tǒng)測試

圖7顯示的是由兩個終端節(jié)點(diǎn)組成的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，左邊第一個為協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)，其他為終端傳感器節(jié)點(diǎn)，顯示器上左側(cè)是mysql數(shù)據(jù)庫在實(shí)時存儲數(shù)據(jù)，右側(cè)是實(shí)時繪制融合曲線。

圖7 3個節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)測試圖Fig. 7 3 node network test chart

圖8 4個節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)測試圖Fig. 8 4 node network test chart

圖8在兩個終端節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)上增加了一個，該系統(tǒng)仍然正常的工作。實(shí)驗(yàn)表明當(dāng)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)發(fā)送周期為10 s時，參與組網(wǎng)的終端節(jié)點(diǎn)數(shù)量不大于9個，該系統(tǒng)仍然能正常工作。也可以根據(jù)需要，增加或者去除若干個終端節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)仍然能正常工作。

5 結(jié)束語

文中以深聯(lián)科技公司的IOT-NODE2530實(shí)驗(yàn)開發(fā)套件為硬件基礎(chǔ)，利用多傳感器信息融合技術(shù)[7]開發(fā)了實(shí)時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以避免由于單個傳感器節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障或者自身精度等問題造成的監(jiān)測偏差，其監(jiān)測結(jié)果具有很高的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)時性。本文采用的帶有溫、濕度傳感器的節(jié)點(diǎn)，可以應(yīng)用于對于溫度、濕度有要求的實(shí)驗(yàn)環(huán)境、家居環(huán)境的監(jiān)測等。當(dāng)將傳感器換成光敏傳感器、速度傳感器、壓力傳感器等，就可以將本文的系統(tǒng)應(yīng)用到其他領(lǐng)域。

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Real-time data processing system based on multi-sensor data fusion

DUAN Zong-tao, CHENG Hao, KANG Jun
（College of information engineering,Chang'an University,Xi’an710064,China）

This paper focus on the problem that incomplete information in the practical application of uses multiple sensor to real-time acquisition the surrounding environment basic parameters (such as temperature, humidity etc.), use the method of data fusion based on the mutual support degree between the collect data, improve the precision of data acquisition，to improve the error caused by the sensor's precision and environment noise etc, and according to the number of new sensor nodes join in the sensor network Adaptive to fusion. The experimental results show this system is effective.

data fusion; multi-sensor; real-time data processing; adaptive

ata

TN811+.1

A

1674-6236(2014)07-0043-04

2013-09-02稿件編號201309005

段宗濤(1977—)，男，陜西鳳翔人，博士后，副教授。研究方向：多媒體智能信息處理、信息安全等。

圖3 上位機(jī)接收到的數(shù)據(jù) Fig. 3 PC